Haré análisis de abandono de clientes y modelado predictivo en python

¿Te cuesta entender por qué los clientes se van o cuáles vale la pena salvar?

Ayudo a las empresas a convertir datos brutos de clientes en decisiones claras y accionables de retención usando Python y modelado estadístico.

Lo que ofrezco:

• Análisis exploratorio de datos y limpieza de datos
• Análisis de abandono de clientes para identificar quién está en riesgo y por qué
• Modelado predictivo (XGBoost, regresión logística) con métricas de precisión
• Análisis de supervivencia para estimar cuándo es probable que los clientes se vayan
• Segmentación de clientes (RFM) para una estrategia de retención dirigida
• Informes claros y listos para usar en negocios y recomendaciones

Por qué trabajar conmigo:

Soy estudiante de Estadística con experiencia práctica y comprobada en portafolio, incluyendo un modelo de predicción de churn + presupuesto de retención que identificó 593 clientes prioritarios con un ROI esperado de 1.02x a 7.08x. Me enfoco en análisis reproducibles y reportes honestos, no solo en un número que luzca bien.

Herramientas: Python (Pandas, scikit-learn, XGBoost, lifelines), SQL, SPSS, Streamlit.

Envíame un mensaje con una breve descripción de tus datos o pregunta de negocio. Normalmente respondo en unas horas y puedo aclarar el alcance antes de que hagas tu pedido.